通過列表理解

應用str.lower到熊貓我有以下形式的數據幀DF：通過列表理解

animal fruit 
0 "Dog" "Apple" 
1 "Cat" "Banana" 
2 "Rat" "Grape"

我想申請str.lower（）的所有列（但不是頭）。

這個工程：

for i in df: 
    df[i] = df[i].str.lower()

我怎麼能寫這個作爲一個列表comphrension？

我想：

df[i] = [df[i].str.lower() for i in df]

但是，這並不工作，我得到一個：

TypeError: list indices must be integers, not instancemethod

我必須在列表理解這種內更改什麼工作？其次，是否還有更多的「大熊貓」的做法，一般來說，也許使用pandas.apply（）函數？

非常感謝您的幫助。

來源

2016-12-01 Chuck

列表理解的輸出是Series的列表。因此，需要concatlist：

L = [df[i].str.lower() for i in df] 
print (L) 
[0 dog 
1 cat 
2 rat 
Name: animal, dtype: object, 0  apple 
1 banana 
2  grape 
Name: fruit, dtype: object] 

df1 = pd.concat(L, axis=1) 
print (df1) 
    animal fruit 
0 dog apple 
1 cat banana 
2 rat grape

解決方案與apply：

print (df.apply(lambda x: x.str.lower())) 
    animal fruit 
0 dog apple 
1 cat banana 
2 rat grape

時序：

df = pd.concat([df]*1000).reset_index(drop=True) 
df = pd.concat([df]*1000, axis=1) 
df.columns = range(len(df.columns)) 
#[3000 rows x 2000 columns] 
print (df) 

In [89]: %timeit (pd.concat([df[i].str.lower() for i in df], axis=1)) 
1 loop, best of 3: 2.3 s per loop 

In [90]: %timeit (df.apply(lambda x: x.str.lower())) 
1 loop, best of 3: 2.63 s per loop 

In [91]: %timeit (df.stack().str.lower().unstack()) 
1 loop, best of 3: 5.04 s per loop

來源

2016-12-01 09:58:00 jezrael

感謝，所以** **的concat將需要以這種方式大熊貓d框架上做任何列表理解？ – Chuck

如果需要像'str.lower（）'一樣使用'Series'來應用函數，那麼需要concat方法和最快的列表理解。 – jezrael

好的，謝謝。非常感激。 – Chuck

可以stack因此，它使一列，然後調用str.lower，然後unstack恢復列回：

In [74]: 
df = df.stack().str.lower().unstack() 
df 

Out[74]: 
    animal fruit 
0 dog apple 
1 cat banana 
2 rat grape

來源

2016-12-01 10:03:35 EdChum

感謝您的幫助 - 有很多這些功能可以學習。 – Chuck

通過列表理解

回答

相關問題